台南、高雄全區停電,興達電廠故障釀禍!全台大停電,3管道查跳電怎麼辦
台南、高雄全區停電,興達電廠故障釀禍!全台大停電,3管道查跳電怎麼辦

2022.3.3更新

針對今(3)日上午9時7分興達電廠開關場事故,造成全台停電戶數共計約549萬戶,截至15點目前已復電約442萬戶(已逾8成),尚餘台南、高雄及屏東地區共約107萬戶,目前機組已陸續啟動,將在今晚全部復電。

台電指出,除啟動水力機組、汽電共生、需量反應等措施支援,南部各電廠巡檢完畢後已陸續啟動併聯,包括南部電廠2、3號機、興達電廠燃氣1至4號機的氣渦輪機、嘉惠電廠一、二期、豐德1、2號機、麥寮電廠1號機等機組。

台電說明,機組從併聯至滿載發電需要時間,預估至18時尚待恢復的供電量約400萬瓩,後續依機組恢復運轉情況陸續供電。

台電表示,3月3日上午興達電廠設備故障,造成南部系統解聯;目前台南、高雄地區全區停電,中北部則是輪流停電。

上午9點全台陸續傳出停電狀況,包含台北、新竹、台南等地,台電官網也無法連線。台電表示,今天電力系統出了問題,造成多地停電,目前正在清查原因中。

台電說明,因南部電力系統電網故障,導致南部區域目前停電,北部、中部區域因低頻電驛動作亦發生停電。台電公司現刻正緊急搶修中。

針對今(3)日全台各地發生停電事故,台電說明如下:

今(3)日上午9時7分,因興達電廠開關場事故,導致南部地區電力供需失衡,龍崎超高壓變電所以南機組跳脫,系統自動切離保護,故造成南部地區停電。
事故發生當時系統備轉容量率達24.61%。因全台電力系統受到瞬間影響,引發中北部地區低頻卸載,目前各電廠陸續恢復回復供電。
台電表示,目前水力已啟動發電,南部各電廠巡檢中,燃氣、燃煤、核能將陸續啟動。
中北部地區已陸續恢復供電,預計中午以前可正常供電,南部中午開始陸續恢復供電。

遇到停電怎麼辦?三管道幫助處理

若突然遇到停電、跳電時該怎麼辦?第一時間民眾可以先檢查台電有無發出紙本的停電通知單,通常會註明停電事由、停電時間,提前告知住戶;或利用以下資訊平台即時查詢停電問題。

台電客服專線1911

台電客服中心提供24小時全年無休服務,服務項目包括供電線路設備維修、停復電查詢、電費及業務查詢、受理用電申請等;1911為免付費(公共電話除外),通話時間限制5分鐘。

在颱風期間若 「1911」 滿線,在中央氣象局發布陸上颱風警報後,台電會另啟動「0800019110」停電搶修語音專線查詢服務,並於解除陸上颱風警報後關閉。

台電官網「停電查詢及通報

民眾可以上台電官網使用「停電查詢及通報」,可以查詢停電、通報停電、案件查詢。停電查詢,輸入地址或電號,就可查詢是否停電及相關復電情形;停電通報,透過地址或電號、聯絡資訊及說明,即可通報台電某處發生停電及成立報案案件;案件查詢,透過「案件代號」可查詢案件的最新處理進度。

台電
台電官網的「停電查詢及通報」,可以查詢停電、通報停電、案件查詢,無論是筆電、手機都方便操作。
圖/ 台電

台灣電力App

停電還有一種可能就是「被斷電」,若用戶電費遲遲逾繳,初期台電會給予繳費寬限期60天,第61天就會暫停供電,約第68日終止契約。

若不想逾繳電費帳單,可以下載台灣電力App,開放線上信用卡、行動支付、條碼繳電費,並提供電費試算、用電申請等服務,即便電費逾期也能繳納。

跳電處理步驟

若碰到跳電問題,根據台電電力粉絲團說明:

  1. 先找出原因來源,例如是否正好使用高耗電電器在同一迴路上,或插頭沒插好快脫落等問題。

  2. 找出家中總配電箱,因為裡面的「無熔絲開關」,當用電過載時會發揮保護作用而跳脫,只要移除過多高耗電電器,把開關重新開啟,先切到OFF再切到ON,就能正常供電。

  3. 若是頻繁跳電,就要找專業合格水電師傅來檢查。

台電電力粉絲團
圖/ 台電電力粉絲團Facebook

停電應變處理

  1. 停電後應先拔掉易損壞的電器插頭,包括冷氣機、電冰箱、微波爐、電腦等,可預防電器因復電後瞬間高壓而損壞。

  2. 停電當下,記得先將筆電重要檔案儲存關閉,以免重要檔案遺失。

  3. 若工作上無法承擔停電、跳電風險,建議平常可準備UPS不斷電系統,當斷電時可以靠UPS短暫供電,做為電力備援使用。

  4. 隨身準備行動電源,停電時就能派上用場,即時幫手機充電,避免與外界亂絕聯繫。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #台電
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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